JVM调优篇
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基础概念
- 一般JVM调优，重点在于调整JVM堆大小、调整垃圾回收器
- jvm调优的目的是，减少full gc、降低gc停顿时间、提高吞吐量；调优的顺序=“提高吞吐量”>“降低gc停顿时间”；在满足吞吐量的前提下，再降低gc停顿时间；若不能同时满足以上，则选择最适合系统的一种调优结果
JVM调优常用参数
- -Xmx1024m：最大堆内存，当物理内存不超过192m时最大堆内存为物理内存的一半，否则为物理内存的四分一
- -Xms1024m：最小堆内存，一般设置为与-Xmx同等值
- -XX:+PrintGCDetails：输出gc详细日志
- -XX:+PrintGCTimeStamps或-XX:+PrintGCDateStamps：输出gc信息时带上时间戳
- jcmd：专用于查看JVM状态，可以查看正在运行的进程，会显示出进程号
- jmap -heap 10864:查看进程号为10864的进程的堆使用情况
具体参数如下：
F:\Iwebapp\demo-test>jmap -heap 10864
Attaching to process ID 10864, please wait...
Debugger attached successfully.
Server compiler detected.
JVM version is 25.65-b01
using thread-local object allocation.
Parallel GC with 4 thread(s)
Heap Configuration:
MinHeapFreeRatio = 0 //空余堆内存最小百分比，HeapFreeRatio=空闲堆内存的百分比=现有空闲堆内存/总共对内存*100,当MinHeapFreeRatio监控JVM
实战源码：以demo-test工程为例，用gcviewner和jdk内置的监控jvm命令来做jvm调优
package com.example.demo;
import com.example.util.ThreadTest;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class DemoTestApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoTestApplication.class, args);
ThreadTest.testJVM();
}
}
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
testJVM();
}
public static void testJVM(){
//匿名内部类重写Runnable的run方法可以写成箭头函数：()->{run方法的内容}
//1000ms后每50ms执行创建1个线程，每个线程150*512*1024byte=150*512*1024B=150*512k=150*0.5M=75M，1s内最多1000/50=20个线程，则1s内最大占用内存=75*20=150M
Executors.newScheduledThreadPool(1).scheduleAtFixedRate(()->{
new Thread(()->{
for(int i=1;i<=150;i++){
byte[] b=new byte[1024*512];//0.5M
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"已分配512k内存...");
}).start();
},1000,50,TimeUnit.MILLISECONDS);
}
在target目录下【java -jar -Xloggc:gc.log -Xmx35m -Xms35m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps demo-test.jar】启动jar包或者直接在idea中添加【-Xloggc:gc.log -Xmx35m -Xms35m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps】启动springboot启动类，以下用gcviewner监控JVM ：
- gcviwner
gcviwner是一款可以监控GC日志的工具，前提是要拿到gc日志，gcviwner用法可参考【https://github.com/chewiebug/GCViewer】 ，命令 【java -jar gcviewer-1.37-SNAPSHOT.jar】启动gcviwner，并导入gc.log日志，如下，
上中下三张图，由上图可知吞吐量为74.26%，一般可以达到90%以上，红线是堆的实时总内存，蓝线是堆的实时已使用内存，灰色为young gc,黑色为full gc,可知灰色的线太密集=young gc频繁，黑色的线也是太密集=full gc频繁；full gc总数为296，一般可以把full gc降到个位数；
由中图可知最大停顿时间比较大，达到了892ms，一般可调优到几十毫秒级别;
有下图可看到young gc和full gc的情况，full gc次数296，比较频繁；同时元空间metadata区域过小，可以适当调大
由上，把metadata调为64M，执行【java -jar -XX:MetaspaceSize=64m -Xloggc:gc.log -Xmx35m -Xms35m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps demo-test.jar】重新启动jar包：
可知full gc次数还是比较多、最大停顿时间也比较长、吞吐量也低，尝试着增大’最大堆内存’，执行【java -jar -XX:MetaspaceSize=64m -Xloggc:gc.log -Xmx100m -Xms100m -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps demo-test.jar】重新启动jar包：
可知full gc次数变少了(黑线少了,0次)、最大停顿时间也短了(94.65ms,到了十几毫秒级别)、吞吐量也高了(93.83%)
至此，调优基本满足上面的【减少full gc、降低gc停顿时间、提高吞吐量】的要求。
下面是jdk内置的jvm监控命令
- jstat命令
jstat命令用于监视虚拟机的运行状态，命令格式【jstat -参数命令 进程号 间隔毫秒数 总输出次数】,主要参数项：
//每1000ms统计一次demo-test-0.0.1.jar的gc信息
jstat -gc $(jcmd | grep "demo-test-0.0.1.jar" | awk '{print $1}') 1000
S0C、S1C、S0U、S1U：C是总量，U是使用量，代表S0(survivorFrom区)和S1(survivorTo区)的总量与使用量
EC、EU：Eden区总量与使用量
OC、OU：Old区总量与使用量
MC、MU： Metaspace区(元空间)总量与使用量
YGC、YGCT：young gc的次数与时间
FGC、FGCT：full gc的次数与时间<
GCT：总的GC时间
//每1000ms统计一次进程ID为10492的gc信息，共统计10次数结束统计
jstat -gc 10492 10
- jps
jps可以查看正在运行的java进程，命令格式【jsp 参数】，主要参数项：
【jsp -l】查看具体的包名
- jinfo
可以查看启动jar包时未显式指定的系统默认值，以及动态修改这些默认值，命令格式【jinfo -flag 默认的参数 进程id】,查看【年轻代：老年代】的内存比例：
- jmap
jmap查看java内存信息，命令格式【jmap -参数 进程id】，参数项：
实例如上：【jmap -heap 10864】查看进程号为10864的进程的堆使用情况
- jstack
jstack是一个非常有用的命令，可以查看正在运行的线程的堆栈信息，比如查看后天没有相应的线程在做些什么，在等待什么资源，命令格式【jstack 参数项 进程号】，主要参数项如下：
//查看进程的堆栈及锁的信息
jstack -l 10220
图中线程状态是很重要的一个要素：
CMS收集器和G1收集器的调优
启动各种垃圾收集器
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| -XX:+UseParallelGC | 新生代使用并行回收收集器 |
| -XX:+Use ParalleloldGC | 老年代使用并行回收收集器 |
| -XX:ParallelGCThreads | 设置用于垃圾回收的线程数 |
| -XX:+UseAdaptiveSizePolicy | 打开自适应GC策略 |
CMS和G1的调优
- cms是分代收集算法中老年代的算法(用标记整理算法)，G1却适用于年轻代和老年代，故G1可以采用复制算法不会导致内存碎片，而cms不能采用年轻代的复制算法而导致有内存碎片
- G1是由一个个区域块组成的，即使有碎片也只会影响某个区域块，不会影响整个堆
- cms采用老年代标记整理算法，需要扫描整个表来标记整理，故存在停顿(即使它是并发)；G1的停顿取决于需要收集的’区域块’个数，而不用等整个堆空间，所以g1的停顿时间比cms少
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